企业组织需要超越静态的取证安全思维,将软件作为一种力量倍增器……
随着人工智能逐步进入物理安全领域,更先进的访问控制解决方案也随之出现。
物理安防的范式从反动和防御性的主张转变为更积极的立场,这是高级分析向几乎每个平台迁移的特征。安全终端用户要求系统更快、更智能,同时具有成本效益且更适合集成解决方案,他们正在寻找的不仅仅是检测和阻止的技术。他们现在需要能够消化大量数据的系统,然后以闪电般的速度处理自主监控的响应。抢占先机是智能物理安防系统发展的关键一步。 它目前正在从无处不在的视频监控分析转向边缘的其他传感设备,并控制进入和穿过设施内部的访问。
企业级安全运营的这种改进也解决了物理和网络安全威胁的融合,同时简化了向更明确的数字世界的迁移。正如最近的安全行业协会 (SIA) 报告中所述:“安全将超越视频监控和访问控制,具有自主报告、监控和响应等功能。自主安全系统将相互通信并与人通信,并将自行收集更多信息并触发复杂的安全协议。安全技术将与预测智能一起运行,并将与建筑系统深度集成,包括 HVAC、照明、电梯以及火灾报警和抑制。远程监控功能将成为常态,这种互联将把物联网 (IoT)、5G 边缘传感器、移动设备、随身摄像头、机器人、无人机、情景对话 AI 和增强现实结合在一起,以提供无摩擦访问、风险分析,以及通过实时机器智能进行主动响应的预测行为。”
人工智能解决方案不仅仅适用于视频监控
例如,Hakimo 的联合创始人兼首席执行官 Sam Joseph 说,他的公司为人工智能 (AI) 驱动的物理安全行业开发软件,“假设你在谷歌或任何大企业工作,并且你在 旧金山和纽约有办公室。假设您在旧金山办公室或西海岸某处,使用单点登录或任何其他标准技术登录您的电子邮件。如果有人在纽约使用您的徽章或您的克隆徽章,这两条信息将存储在完全独立的系统中。没有人会注意到没有将两者连接起来的系统,而且像今天这样明显的(安全漏洞)完全未被发现和重视。”
Joseph 与许多进入物理安全行业的技术专家一样,因为他们看到了一个正在向前发展的行业,他认为物理安全系统在过去的二十年里一直落后于网络安全的进步,因为许多系统运营商都不堪重负。数据和持续的警报会分散注意力而不是通知,这超出了大多数人的能力范围。
“这是 2000 年代网络安全面临的一个问题。十五、二十年前,当网络安全系统开始产生大量警报时,人类分析师或人类操作员无法有效地监控它们,” Joseph 续说道,并指出网络安全行业迅速开发了安全信息和事件等工具管理 (SIEM) 和编排、自动化和响应 (SOAR) 软件来简化数据海啸。“物理安全现在才达到这一点。融合延迟的一个原因是网络安全在工具和技术方面遥遥领先。物理安全仍然落后。我们的愿景是快速将物理安全提升到网络安全级别,以便轻松解决前面示例中的案例。”
Hakimo 软件通过为操作员腾出时间并解决以前不会注意到的安全威胁,简化了全球安全运营中心 (GSOC) 的工作流程。Hakimo 软件中的 AI 算法最初服务于视频监控平台,但与安全最终用户密切合作,纠正 GSOC 僵局和提高访问控制系统的安全责任的需要将解决方案推向了另一个方向。
“安全不仅仅是视频。有访问控制可以(跟踪)每个员工的模式等等。除了视频之外,还有许多(应用)我们可以使用 AI 来检测异常、检测漏洞和异常事件。尽管我们从视频开始,但基于客户反馈和我们在其他行业的专业知识,如人工智能已经完成重要工作的网络安全,今天我们的产品已经自然发展,” Joseph 说。
访问控制系统通过 AI 扩展功能
他的团队的软件应用程序及其数据分析算法还可以跨时间分析警报并诊断故障硬件,例如门传感器和传感器。指出持卡人行为异常是访问控制问责制的重要工具。该软件可以指出不可能的旅行(同一张卡在短时间内在多个地点使用,这在物理上是不可能的)、不寻常的时间或使用地点。
“现实世界是复杂的(在处理物理安全时)。当然,网络安全界的某些人可能会争辩说网络安全也很复杂,但我们在物理安全方面面临的一大挑战是(不同的)系统。以摄像机为例。每次出现门禁事件时,我们都会查看相应的视频并分析发生了什么。我们仍然遇到在实际应用中拥有 10% 模拟摄像机的客户。然后还有其他客户可能拥有先进的500万像素甚至更好的摄像机。有些人可能拥有五年前或十年前的标准 VGA 摄像头,” Joseph 认为。“因此,我们经常遇到的一个挑战是我们如何构建能够处理来自 500万像素高分辨率镜头相机以及 320p 或 480p 或小分辨率相机的的算法。
“这只是解决方案。这只是一个维度。你在其他方面也有类似的解决方案,”他继续说道。“它可能是各种门。你可能有一扇玻璃门,一扇木门。在不同的光照条件下,摄像头可能是外朝门,也可能是内朝外。如果外面有阳光,有很多眩光进来。所以,只要有摄像机,就有很多挑战。现在您又增加了一个维度,在其中您拥有不同的访问控制系统。C-CURE 以一种方式做事,Lenel 以另一种方式做事。Pro-Watch 的外观略有不同,而 S2 的架构则完全不同。构建适用于不同类型系统和不同类型现实世界环境的东西也是最大的挑战,但它也成为了我们最大的优势。”
COVID增加了人工智能的紧迫性因素
在过去的 24 个月中,这些优势已经得到了更多的考验,挥之不去的 COVID 危机使工人的办公时间错开,并挑战雇主在照顾义务方面提供额外措施。什么是访问控制系统以及它应该做什么的思维方式已经被颠覆了。对于 Joseph 来说,目前的环境一直是不断变化的技术领域的动力。
“对于企业内的物理安全部门来说,COVID 是一个重大变化,因为每个人都开始转向物理安全并问,‘今天大楼里有多少人?我们现在的入住人数是多少?”这些数据始终存在于您的 Lenel 数据库或 C-CURE 系统中,但没有人关心(利用)它。从某种意义上说,这场危机表明,这些系统中的数据通常对安全、健康和安全具有重要意义。它还表明,做一些非常基本的事情是多么困难,” Joseph 说。“我们实际上已经与每天在 Lenel 运行报告、导出到电子表格、然后将数据复制粘贴到不同电子表格中的客户进行了交谈,最后在他们自己的工具上构建图表以显示建筑利用率如何随时间变化。”
Joseph 继续说,现在一切都与软件有关。当他和他的公司谈论软件时,它是一种人工智能驱动的解决方案。
“我们在现场不需要投入额外硬件。我们只使用现有的摄像头、现有的访问控制系统并使用我们的算法。它显示了在集成系统时软件如何变得比硬件更强大和更重要。即使您在该领域拥有次优的相机或次优的硬件,卓越的软件也可以弥补这一点。当我说软件时,我将软件用作包括人工智能在内的通用术语,”他补充道。
未来的趋势
考虑到人工智能逐渐进入物理安全领域,Joseph认为基于人工智能的访问控制解决方案在未来5年或10年的发展方向是什么?
“这是一个非常普遍的观点,但一个明显的趋势是(减少)保安人数;劳动力严重短缺。在警卫人数下降的同时,行业中传感器的数量呈指数级增长。因此,业界确实需要监控所有这些传感器并监控所有这些摄像头。我们认为监控正在成为物理安全行业中最大的部门。迫切需要人工智能,因为我们实际上没有足够的人来查看所有这些相机,” Joseph 总结道。“如果没有人查看它,它就会成为一种取证工具,在大多数情况下,它在历史上一直如此。大规模分析视频、大规模分析事件将是人工智能的主要用例。”
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